アソシエーション分析はデータマイニングシステムにおける重要な要素の一つであり、その代表的な事例が「買い物カゴ分析」である。データマイニング ソフトウェア Clementine が提供する買い物かご分析データを例として、この側面を多面的に検討してみましょう。
相関分析によって解決すべき主な問題は、ユーザーのグループが多くの製品を購入した後、どの製品が同時に購入される可能性がより高いかということです。製品 A と一緒に購入される可能性が高いのはどの製品ですか?相関分析は当初スーパーマーケットで広く使われていたためか、「買い物かご分析」、英語ではMBAとも呼ばれます。 もちろん、このMBAは、マーケットバスケット分析を意味する別のMBAではありません。
調査質問で、ユーザーが購入したすべての製品が一度に同時に購入されたと想定されている場合、分析の焦点は、すべてのユーザーが購入した製品間の相関関係になります。ユーザーが購入した商品は異なる時期に購入されており、分析では、最初に何を購入し、何を後で購入したかなど、時系列の関係を強調する必要があります。このタイプの問題は順序問題と呼ばれ、相関問題の特殊なケースです。ある意味、順序問題は連想問題の観点から操作することもできます。